基于Mean Shift的视频目标跟踪算法研究的中期报告.docx

基于Mean Shift的视频目标跟踪算法研究的中期报告 一、背景介绍 在计算机视觉领域，视频目标跟踪是一个有趣和重要的问题。它的应用范围非常广泛，比如视频监控、医学图像、自动驾驶等等。但是由于视频中目标的形态会发生变化，尺寸会发生变化，亮度会发生变化，甚至出现遮挡等情况，这就导致视频目标跟踪这个问题非常复杂和困难。因此研究视频目标跟踪算法一直是计算机视觉领域的热门话题。 mean shift算法是一种非参数密度估计方法，它可以通过样本数据来自适应的确定未知密度分布，并通过样本的一个密度估计来找到对应样本的最大概率区域。在视频目标跟踪领域，mean shift算法被广泛应用，而且其数学模型比较简单、鲁棒性好、运行速度较快，而且可以自适应学习目标的颜色分布，因此它受到了广泛关注。因此，我们选择基于Mean Shift的视频目标跟踪算法进行研究。 二、研究内容 1.目标检测 目标检测是视频目标跟踪的一个前置问题，没有一个好的目标检测算法，视频目标跟踪就没有实际意义。因此，我们的第一步工作是要实现一个基于深度学习模型的目标检测算法。 2.Mean Shift算法的原理和实现 我们将对Mean Shift算法进行深入研究，探索其原理和实现过程。包括Mean Shift算法的基本概念，如何求解Mean Shift向量，如何选择核函数，如何确定目标区域等等。 3.基于Mean Shift的目标跟踪算法 在深入学习了Mean Shift算法之后，我们将在此基础上，研究基于Mean Shift的视频目标跟踪算法。这个算法的主要核心是目标区域的初始估计，以及利用Mean Shift算法来对目标进行跟踪。 4.实验与结果分析 我们将进行大量的实验来验证我们算法的准确性和鲁棒性。根据不同的领域，我们将选择不同的实验数据集来测试我们的算法在实际应用中的表现。 三、进展情况 我们已经完成了目标检测算法，利用深度学习模型YOLOv3来进行目标检测，准确率达到了很高的水平。同时，我们也深入学习了Mean Shift算法，掌握了其基本原理和实现方法。现在，我们正在研究基于Mean Shift的视频目标跟踪算法。在这个过程中，我们遇到了一些挑战和困难，但是我们会继续努力，以期取得更好的研究成果。